Uma abordagem evolutiva para combinação de modelos aplicada a previsão de consumo de energia

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: IZIDIO, Diogo Moury Fernandes
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40514
Resumo: MATTOS NETO, Paulo Salgado Gomes de, também é conhecido em citações bibliográficas por: MATTOS, Paulo Salgado Gomes de
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spelling IZIDIO, Diogo Moury Fernandeshttp://lattes.cnpq.br/5594450385569835http://lattes.cnpq.br/4610098557429398MATTOS NETO, Paulo Salgado Gomes de2021-07-13T16:04:53Z2021-07-13T16:04:53Z2021-01-29IZIDIO, Diogo Moury Fernandes. Uma abordagem evolutiva para combinação de modelos aplicada a previsão de consumo de energia. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40514MATTOS NETO, Paulo Salgado Gomes de, também é conhecido em citações bibliográficas por: MATTOS, Paulo Salgado Gomes deO estudo sobre o consumo de energia elétrica vem crescentemente atraindo atenção da comunidade científica devido aos grandes impactos econômicos e ambientais. Dentro desse contexto, a introdução de medidores inteligentes vem sendo proposta como uma alternativa para aumentar a eficiência e melhorar o gerenciamento do consumo de energia em edifícios. Tais benefícios são geralmente associados à uma melhor compreensão acerca do consumo, assim como melhorias na detecção de fraudes e no planejamento da malha elétrica, tarefas diretamente ligadas à capacidade de prever o consumo de energia de forma acurada. Esse trabalho propõe um sistema híbrido que combina modelos estatísticos e de Aprendizado de Máquina (AM) para modelar padrões lineares e não-lineares das séries temporais de consumo de energia registradas por medidores inteligentes. O sistema híbrido é composto de três partes: uma técnica linear é utilizada para modelar os padrões lineares e sazonais presentes nas séries de consumo; uma técnica de AM é empregada para modelar os padrões não-lineares presentes nas séries de resíduos do modelo linear; e a combinação das previsões lineares e não-lineares é feita por um terceiro modelo de AM. Para realizar seleção de variáveis de entrada de cada técnica e superar problemas como underfitting, overfitting e má-especificação de parâmetros, um Algoritmo Genético foi usado nas etapas de modelagem não-linear e combinação das previsões. A avaliação experimental utilizou cinco métricas largamente utilizadas, mostrando que o sistema híbrido proposto alcança melhorias estatisticamente significantes nos resultados quando comparados com modelos estatísticos, híbridos e de AM da literatura.CNPqThe investigation of energy consumption patterns has increasinglly attracted interest from the scientific community due to its major economic and environmental effects. In that context, the introduction of smart metering has been proposed as an alternative to increase efficiency and improve energy consumption management in buildings. Such benefits are usually associated with a better understanding of energy consumption patterns and improvements in fraud detection and grid planning, which are directly linked to the ability of accurately forecasting energy demand. This work proposes a hybrid system which combines statistical and Machine Learning (ML) models to model linear and non-linear patterns of a energy consumption time series registered by smart meters. The proposed system is composed by three stages: a linear model is utilized to model the linear and seasonal patterns of the time series; a ML technique is then applied to the first model residual series to account for non-linear patterns; finally, a second ML model is responsible for the combination of both linear and non-linear forecasts. To perform feature selection and avoid problems like underfitting, overfitting and bad choice of parameters, a Genetic Algorithm is utilized in the non-linear and combination stages. Experimental evaluation is performed using five (5) metrics widely utilized in the literature, indicating that the proposed hybrid system reaches statistically significant improvements when compared to other statistical, hybrid, and ML approaches from the literature.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessInteligência computacionalSéries temporaisRedes neurais artificiaisUma abordagem evolutiva para combinação de modelos aplicada a previsão de consumo de energiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPELICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82310https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/40514/3/license.txtbd573a5ca8288eb7272482765f819534MD53ORIGINALDISSERTAÇÃO Diogo Moury Fernandes Izidio.pdfDISSERTAÇÃO Diogo Moury Fernandes Izidio.pdfapplication/pdf4384009https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/40514/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Diogo%20Moury%20Fernandes%20Izidio.pdf911c642a8287e762bc4ca5698678d64dMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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